LLM No Login : Guide de démarrage API

Authentification

Chaque requête nécessite une clé API valide. Vous obtenez cette clé immédiatement après vous être inscrit avec juste une adresse e-mail et un mot de passe sur notre page de génération de clés. Aucune vérification par téléphone, carte bancaire ou identité corporative n'est requise pour commencer. Pour le niveau d'essai, aucun moyen de paiement n'est nécessaire, bien qu'un crédit payant soit requis pour une utilisation prolongée au-delà de l'allocation d'essai initiale.

Incluez la clé dans l'en-tête Authorization avec le schéma Bearer. Gardez votre clé en sécurité ; vous pouvez la régénérer à tout moment depuis votre tableau de bord, ce qui révoque instantanément l'ancienne clé. Si vous voyez une erreur 401, vérifiez que la clé est active et correctement formatée.

Endpoint Chat Completions

La fonctionnalité principale réside à l'endpoint standard de chat-completions. Cette API accepte une entrée textuelle et retourne une sortie textuelle, supportant à la fois des prompts simples et des conversations structurées avec plusieurs tours. Elle est compatible avec les SDK officiels OpenAI et tout client qui supporte la spécification API OpenAI.

Pour effectuer votre première requête, pointez votre client vers notre URL de base : https://api.llmnologin.com/v1. Spécifiez l’ID du modèle comme uncensored dans le corps de votre requête. Ce modèle est une variante à poids ouverts ajustée pour répondre sans refus de contenu pour un usage adulte légal, ce qui le rend idéal pour l’écriture créative, le codage ou la recherche où les filtres standards pourraient interférer.

URL de base : https://api.llmnologin.com/v1

Endpoint : POST /v1/chat/completions

Voici un exemple de base utilisant cURL pour envoyer un prompt simple :

Copycurl https://api.llmnologin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

SDK Python

Pour les développeurs Python, le SDK Python officiel OpenAI fonctionne directement avec une configuration minimale. Vous devez seulement mettre à jour l'URL de base pour pointer vers notre service et fournir votre clé API. Cette approche vous permet de tirer parti de bibliothèques et outils familiers tout en accédant à un modèle sans censure sans les restrictions des fournisseurs commerciaux standards.

Initialisez le client avec votre clé et l'URL de base personnalisée. Ensuite, appelez la méthode chat.completions.create avec l'ID du modèle uncensored. Cette configuration est idéale pour intégrer des capacités LLM dans des scripts, des bots ou des services backend où vous avez besoin d'une génération de texte fiable et sans filtre.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmnologin.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

SDK Node

Les développeurs JavaScript et TypeScript peuvent utiliser le package npm officiel openai pour interagir avec notre API. Similaire à Python, vous devez configurer le client pour utiliser notre URL de base et l'en-tête d'authentification. Cela garantit que vos applications Node.js peuvent s'intégrer sans problème à notre modèle sans censure pour des tâches allant de la génération de code à l'analyse de contenu.

Créez une nouvelle instance de client OpenAI, définissez apiKey et baseURL, puis invoquez l'endpoint de complétion de chat. Cette méthode est efficace pour le rendu côté serveur, les endpoints API ou les workflows automatisés où une faible latence et un débit élevé sont nécessaires.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmnologin.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Réponses en streaming

Pour les applications bénéficiant d'une rétroaction en temps réel, comme les interfaces de chat ou les assistants de codage en direct, activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API retourne un flux Server-Sent Events (SSE), vous permettant de traiter les tokens au fur et à mesure de leur génération plutôt que d'attendre la réponse entière.

Cela réduit considérablement la latence perçue. Les SDK gèrent automatiquement l'analyse des flux SSE, exposant un itérateur asynchrone ou un rappel pour chaque token. Ceci est particulièrement utile pour la génération de contenu long où les utilisateurs préfèrent voir les progrès au fur et à mesure.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Limites, erreurs et contexte

Notre service prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens, accommodant à la fois les tokens de prompt et de complétion. Cela permet de conserver un historique de conversation étendu ou de traiter de grands documents dans une seule requête. Soyez conscient de la limite de corps de requête de 8 Mo et de la limite de débit de 300 requêtes par minute par clé API.

Les codes d’erreur courants incluent 401 pour les clés invalides, 402 pour un crédit prépayé insuffisant et 429 pour dépassement de la limite de débit. Si vous rencontrez une erreur 402, rechargez votre compte via crypto (USDT ou USDC) pour continuer à utiliser le service. Le crédit payé n’expire jamais, vous pouvez donc l’utiliser à votre rythme. Notez que bien que le modèle soit sans censure, les requêtes contenant du contenu sexuel avec des mineurs sont toujours bloquées.